Các công ty ngày càng dựa vào hình ảnh và video do người dùng tạo để tương tác. Từ các nền tảng thương mại điện tử khuyến khích khách hàng chia sẻ hình ảnh sản phẩm cho đến các công ty truyền thông xã hội quảng bá video và hình ảnh do người dùng tạo, sử dụng nội dung của người dùng để tương tác là một chiến lược mạnh mẽ. Tuy nhiên, có thể khó đảm bảo rằng nội dung do người dùng tạo này phù hợp với chính sách của bạn và thúc đẩy một cộng đồng trực tuyến an toàn cho người dùng của bạn.
Nhiều công ty hiện phụ thuộc vào người kiểm duyệt hoặc phản hồi lại các khiếu nại của người dùng để quản lý nội dung không phù hợp do người dùng tạo. Những cách tiếp cận này không mở rộng quy mô để kiểm duyệt hiệu quả hàng triệu hình ảnh và video ở chất lượng hoặc tốc độ vừa đủ, dẫn đến trải nghiệm người dùng kém, chi phí cao để đạt được quy mô hoặc thậm chí có thể gây tổn hại đến danh tiếng thương hiệu.
Trong bài đăng này, chúng tôi thảo luận cách sử dụng tính năng Kiểm duyệt tùy chỉnh trong Nhận thức lại Amazon để nâng cao độ chính xác của API kiểm duyệt nội dung được đào tạo trước của bạn.
Kiểm duyệt nội dung trong Amazon Rekognition
Amazon Rekognition là dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) được quản lý, cung cấp khả năng thị giác máy tính được đào tạo trước và có thể tùy chỉnh để trích xuất thông tin và hiểu biết sâu sắc từ hình ảnh và video. Một khả năng như vậy là Kiểm duyệt nội dung Rekognition của Amazon, phát hiện nội dung không phù hợp hoặc không mong muốn trong hình ảnh và video. Amazon Rekognition sử dụng phân loại phân cấp để gắn nhãn nội dung không phù hợp hoặc không mong muốn với 10 danh mục kiểm duyệt cấp cao nhất (chẳng hạn như bạo lực, tục tĩu, rượu hoặc ma túy) và 35 danh mục cấp hai. Khách hàng trong các ngành như thương mại điện tử, mạng xã hội và trò chơi có thể sử dụng tính năng kiểm duyệt nội dung trong Amazon Rekognition để bảo vệ danh tiếng thương hiệu của họ và thúc đẩy cộng đồng người dùng an toàn.
Bằng cách sử dụng Amazon Rekognition để kiểm duyệt hình ảnh và video, người kiểm duyệt phải xem xét một nhóm nội dung nhỏ hơn nhiều, thường là 1–5% tổng khối lượng, đã được mô hình kiểm duyệt nội dung gắn cờ. Điều này cho phép các công ty tập trung vào các hoạt động có giá trị hơn mà vẫn đạt được phạm vi kiểm duyệt toàn diện với một phần chi phí hiện tại.
Giới thiệu tính năng kiểm duyệt tùy chỉnh của Amazon Rekognition
Giờ đây, bạn có thể nâng cao độ chính xác của mô hình kiểm duyệt Rekognition cho dữ liệu dành riêng cho doanh nghiệp của mình bằng tính năng Kiểm duyệt tùy chỉnh. Bạn có thể huấn luyện một bộ chuyển đổi tùy chỉnh với tối đa 20 hình ảnh được chú thích trong vòng chưa đầy 1 giờ. Các bộ điều hợp này mở rộng khả năng của mô hình kiểm duyệt để phát hiện hình ảnh được sử dụng để đào tạo với độ chính xác cao hơn. Đối với bài đăng này, chúng tôi sử dụng tập dữ liệu mẫu chứa cả hình ảnh an toàn và hình ảnh về đồ uống có cồn (được coi là không an toàn) để nâng cao độ chính xác của nhãn kiểm duyệt rượu.
ID duy nhất của bộ điều hợp đã được đào tạo có thể được cung cấp cho bộ điều hợp hiện có Phát hiện Nhãn kiểm duyệt Hoạt động API để xử lý hình ảnh bằng bộ chuyển đổi này. Mỗi bộ chuyển đổi chỉ có thể được sử dụng bởi tài khoản AWS đã được sử dụng để đào tạo bộ chuyển đổi, đảm bảo rằng dữ liệu dùng cho đào tạo vẫn an toàn và bảo mật trong tài khoản AWS đó. Với tính năng Kiểm duyệt tùy chỉnh, bạn có thể điều chỉnh mô hình kiểm duyệt được đào tạo trước của Rekognition để cải thiện hiệu suất trong trường hợp sử dụng kiểm duyệt cụ thể của mình mà không cần bất kỳ chuyên môn về máy học (ML) nào. Bạn có thể tiếp tục tận hưởng những lợi ích của dịch vụ kiểm duyệt được quản lý hoàn toàn với mô hình định giá trả cho mỗi lần sử dụng cho Kiểm duyệt tùy chỉnh.
Tổng quan về giải pháp
Việc đào tạo bộ điều hợp kiểm duyệt tùy chỉnh bao gồm năm bước mà bạn có thể hoàn thành bằng cách sử dụng Bảng điều khiển quản lý AWS hoặc giao diện API:
- Tạo một dự án
- Tải lên dữ liệu đào tạo
- Gán nhãn sự thật cho hình ảnh
- Huấn luyện bộ chuyển đổi
- Sử dụng bộ chuyển đổi
Hãy xem các bước này chi tiết hơn bằng cách sử dụng bảng điều khiển.
Tạo một dự án
Dự án là một thùng chứa để lưu trữ các bộ điều hợp của bạn. Bạn có thể đào tạo nhiều bộ chuyển đổi trong một dự án với các tập dữ liệu đào tạo khác nhau để đánh giá bộ chuyển đổi nào hoạt động tốt nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Để tạo dự án của bạn, hãy hoàn thành các bước sau:
- Trên bảng điều khiển Amazon Rekognition, chọn Kiểm duyệt tùy chỉnh trong khung điều hướng.
- Chọn Tạo dự án.
- Trong Tên dự án, nhập tên cho dự án của bạn.
- Trong Tên bộ điều hợp, hãy nhập tên cho bộ chuyển đổi của bạn.
- Tùy chọn, nhập mô tả cho bộ điều hợp của bạn.
Tải lên dữ liệu đào tạo
Bạn có thể bắt đầu với tối đa 20 hình ảnh mẫu để điều chỉnh mô hình kiểm duyệt nhằm phát hiện ít thông tin sai lệch hơn (những hình ảnh phù hợp với doanh nghiệp của bạn nhưng bị mô hình gắn cờ bằng nhãn kiểm duyệt). Để giảm các kết quả âm tính giả (hình ảnh không phù hợp với doanh nghiệp của bạn nhưng không bị gắn cờ kiểm duyệt), bạn phải bắt đầu với 50 hình ảnh mẫu.
Bạn có thể chọn từ các tùy chọn sau để cung cấp bộ dữ liệu hình ảnh cho việc đào tạo bộ điều hợp:
Hoàn thành các bước sau:
- Đối với bài đăng này, hãy chọn Nhập hình ảnh từ nhóm S3 và nhập URI S3 của bạn.
Giống như bất kỳ quy trình đào tạo ML nào, việc đào tạo bộ điều hợp Kiểm duyệt tùy chỉnh trong Amazon Rekognition yêu cầu hai tập dữ liệu riêng biệt: một tập dữ liệu để huấn luyện bộ điều hợp và một tập dữ liệu khác để đánh giá bộ điều hợp. Bạn có thể tải lên một tập dữ liệu thử nghiệm riêng hoặc chọn tự động phân chia tập dữ liệu huấn luyện của mình để đào tạo và thử nghiệm.
- Đối với bài đăng này, hãy chọn Tự động phân chia.
- Chọn Bật tự động cập nhật để đảm bảo hệ thống tự động đào tạo lại bộ điều hợp khi phiên bản mới của mô hình kiểm duyệt nội dung được tung ra.
- Chọn Tạo dự án.
Gán nhãn sự thật cho hình ảnh
Nếu bạn đã tải lên hình ảnh không có chú thích, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển Amazon Rekognition để cung cấp nhãn hình ảnh theo phân loại kiểm duyệt. Trong ví dụ sau, chúng tôi huấn luyện bộ chuyển đổi để phát hiện rượu ẩn với độ chính xác cao hơn và gắn nhãn tất cả các hình ảnh đó bằng nhãn rượu. Hình ảnh không được coi là không phù hợp có thể được gắn nhãn là An toàn.
Huấn luyện bộ chuyển đổi
Sau khi bạn gắn nhãn cho tất cả các hình ảnh, hãy chọn Bắt đầu đào tạo để bắt đầu quá trình đào tạo. Amazon Rekognition sẽ sử dụng tập dữ liệu hình ảnh đã tải lên để huấn luyện mô hình bộ chuyển đổi nhằm nâng cao độ chính xác đối với loại hình ảnh cụ thể được cung cấp cho quá trình đào tạo.
Sau khi đào tạo bộ điều hợp kiểm duyệt tùy chỉnh, bạn có thể xem tất cả chi tiết bộ điều hợp (adapterID
, test
và training
tệp kê khai) trong Hiệu suất bộ chuyển đổi phần.
Sản phẩm Hiệu suất bộ chuyển đổi hiển thị những cải thiện về kết quả dương tính giả và âm tính giả khi so sánh với mô hình kiểm duyệt được đào tạo trước. Bộ chuyển đổi mà chúng tôi đã đào tạo để tăng cường khả năng phát hiện nhãn rượu giúp giảm 73% tỷ lệ âm tính giả trong hình ảnh thử nghiệm. Nói cách khác, bộ chuyển đổi hiện dự đoán chính xác nhãn kiểm duyệt nồng độ cồn cho hình ảnh nhiều hơn 73% so với mô hình kiểm duyệt được đào tạo trước. Tuy nhiên, kết quả dương tính giả không được cải thiện vì không có mẫu dương tính giả nào được sử dụng để huấn luyện.
Sử dụng bộ chuyển đổi
Bạn có thể thực hiện suy luận bằng cách sử dụng bộ điều hợp mới được đào tạo để đạt được độ chính xác cao hơn. Để thực hiện việc này, hãy gọi Amazon Rekognition DetectModerationLabel
API có tham số bổ sung, ProjectVersion
, đó là sự độc đáo AdapterID
của bộ chuyển đổi. Sau đây là một lệnh mẫu sử dụng Giao diện dòng lệnh AWS (AWS CLI):
Sau đây là đoạn mã mẫu sử dụng Thư viện Python Boto3:
Thực tiễn tốt nhất cho đào tạo
Để tối đa hóa hiệu suất của bộ điều hợp, bạn nên thực hiện các phương pháp hay nhất sau đây để huấn luyện bộ điều hợp:
- Dữ liệu hình ảnh mẫu sẽ ghi lại các lỗi đại diện mà bạn muốn cải thiện độ chính xác của mô hình kiểm duyệt cho
- Thay vì chỉ đưa ra các hình ảnh lỗi cho kết quả dương tính giả và âm tính giả, bạn cũng có thể cung cấp kết quả dương tính thật và âm tính thật để cải thiện hiệu suất
- Cung cấp càng nhiều hình ảnh có chú thích càng tốt cho việc đào tạo
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã trình bày tổng quan chuyên sâu về tính năng Kiểm duyệt tùy chỉnh Amazon Rekognition mới. Hơn nữa, chúng tôi đã trình bày chi tiết các bước để thực hiện đào tạo bằng bảng điều khiển, bao gồm các phương pháp hay nhất để có kết quả tối ưu. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập bảng điều khiển Amazon Rekognition và khám phá tính năng Kiểm duyệt tùy chỉnh.
Kiểm duyệt tùy chỉnh Amazon Rekognition hiện đã có sẵn rộng rãi ở tất cả các Khu vực AWS có sẵn Amazon Rekognition.
Tìm hiểu thêm về kiểm duyệt nội dung trên AWS. Hãy bước bước đầu tiên về phía hợp lý hóa các hoạt động kiểm duyệt nội dung của bạn với AWS.
Về các tác giả
Shipra Kanoria là Giám đốc sản phẩm chính tại AWS. Cô đam mê giúp khách hàng giải quyết những vấn đề phức tạp nhất của họ bằng sức mạnh của máy học và trí tuệ nhân tạo. Trước khi gia nhập AWS, Shipra đã có hơn 4 năm làm việc tại Amazon Alexa, nơi cô đã giới thiệu nhiều tính năng liên quan đến năng suất trên trợ lý giọng nói Alexa.
Aakash sâu là Giám đốc Kỹ thuật Phát triển Phần mềm có trụ sở tại Seattle. Anh ấy thích làm việc về thị giác máy tính, AI và hệ thống phân tán. Sứ mệnh của anh là giúp khách hàng giải quyết các vấn đề phức tạp và tạo ra giá trị với AWS Rekognition. Ngoài công việc, anh thích đi bộ đường dài và du lịch.
Trương Lana là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại nhóm Dịch vụ AI của AWS WWSO, chuyên về AI và ML để kiểm duyệt nội dung, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI sáng tạo. Với chuyên môn của mình, cô tận tâm quảng bá các giải pháp AI/ML của AWS và hỗ trợ khách hàng chuyển đổi các giải pháp kinh doanh của họ trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm truyền thông xã hội, trò chơi, thương mại điện tử, truyền thông, quảng cáo & tiếp thị.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-rekogniton-custom-moderation-enhance-accuracy-of-pre-trained-rekognition-moderation-models-with-your-data/
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- 1
- 10
- 100
- 118
- 150
- 20
- 35%
- 50
- 7
- 9
- a
- aakash
- Giới thiệu
- Tài khoản
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- ngang qua
- hoạt động
- thích ứng
- thêm vào
- thông tin bổ sung
- địa chỉ
- Quảng cáo
- AI
- Dịch vụ AI
- AI / ML
- CÓ CỒN
- Alexa
- Tất cả
- Đã
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Nhận thức lại Amazon
- Amazon Web Services
- an
- và
- Thông báo
- Một
- bất kì
- api
- cách tiếp cận
- thích hợp
- LÀ
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- đánh giá
- Trợ lý
- trợ giúp
- At
- tác giả
- tự động
- có sẵn
- AWS
- dựa
- BE
- trước
- bắt đầu
- Lợi ích
- BEST
- thực hành tốt nhất
- cả hai
- thương hiệu
- Đưa
- kinh doanh
- nhưng
- by
- cuộc gọi
- CAN
- khả năng
- khả năng
- nắm bắt
- trường hợp
- đố
- thách thức
- Chọn
- khách hàng
- mã
- Cộng đồng
- cộng đồng
- Các công ty
- so
- khiếu nại
- hoàn thành
- phức tạp
- toàn diện
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- xem xét
- thích hợp
- An ủi
- Container
- nội dung
- tiếp tục
- Phí Tổn
- Chi phí
- bảo hiểm
- tạo
- Tạo nên giá trị
- Hiện nay
- khách hàng
- khách hàng
- tùy biến
- dữ liệu
- bộ dữ liệu
- dành riêng
- sâu
- Mô tả
- chi tiết
- chi tiết
- chi tiết
- phát hiện
- Phát hiện
- Phát triển
- khác nhau
- thảo luận
- màn hình
- phân phối
- hệ thống phân phối
- khác nhau
- do
- dont
- Thuốc
- thương mại điện tử
- mỗi
- thương mại điện tử
- hiệu quả
- hay
- cho phép
- cho phép
- khuyến khích
- Tham gia
- Kỹ Sư
- nâng cao
- nâng cao
- thưởng thức
- đảm bảo
- đảm bảo
- đăng ký hạng mục thi
- lôi
- lỗi
- đánh giá
- Ngay cả
- ví dụ
- hiện tại
- kinh nghiệm
- chuyên môn
- khám phá
- thêm
- trích xuất
- sai
- Đặc tính
- Tính năng
- vài
- ít hơn
- Các tập tin
- Tên
- năm
- được gắn cờ
- Tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Foster
- bồi dưỡng
- phân số
- từ
- đầy đủ
- Hơn nữa
- chơi game
- nói chung
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- Mặt đất
- làm hại
- Có
- he
- giúp đỡ
- cô
- Thành viên ẩn danh
- Cao
- cao hơn
- của mình
- giờ
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- Nhân loại
- ID
- hình ảnh
- hình ảnh
- nâng cao
- cải thiện
- cải thiện
- cải tiến
- in
- Mặt khác
- sâu
- Bao gồm
- lên
- các ngành công nghiệp
- thông tin
- bắt đầu
- những hiểu biết
- Sự thông minh
- Giao thức
- IT
- tham gia
- nhãn
- Nhãn
- Ngôn ngữ
- phát động
- Dẫn
- học tập
- ít
- Dòng
- Danh sách
- máy
- học máy
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- nhiều
- Marketing
- Tối đa hóa
- Phương tiện truyền thông
- hàng triệu
- Sứ mệnh
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- điều độ
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- nhiều
- tên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- THÔNG TIN
- tiêu cực
- âm
- Mới
- mới
- Không
- tại
- of
- Cung cấp
- on
- ONE
- Trực tuyến
- có thể
- hoạt động
- Hoạt động
- tối ưu
- Các lựa chọn
- or
- Nền tảng khác
- bên ngoài
- kết thúc
- tổng quan
- cửa sổ
- tham số
- đam mê
- mỗi
- Thực hiện
- hiệu suất
- biểu diễn
- thực hiện
- Nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Chính sách
- người nghèo
- tích cực
- có thể
- Bài đăng
- tiềm năng
- quyền lực
- mạnh mẽ
- thực hành
- Dự đoán
- trình bày
- giá
- Mô hình định giá
- Hiệu trưởng
- vấn đề
- quá trình
- xử lý
- Sản phẩm
- giám đốc sản xuất
- dự án
- Thúc đẩy
- bảo vệ
- cho
- cung cấp
- chất lượng
- Tỷ lệ
- đề nghị
- giảm
- làm giảm
- vùng
- dựa
- vẫn còn
- đại diện
- danh tiếng
- cần phải
- đòi hỏi
- Trả lời
- phản ứng
- Kết quả
- xem xét
- an toàn
- Tập dữ liệu mẫu
- Quy mô
- Seattle
- Phần
- an toàn
- cao cấp
- riêng biệt
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- Chia sẻ
- chị ấy
- nên
- nhỏ hơn
- đoạn
- Mạng xã hội
- truyền thông xã hội
- Phần mềm
- phát triển phần mềm
- Giải pháp
- động SOLVE
- chuyên
- riêng
- tốc độ
- tiêu
- chia
- Bắt đầu
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- hàng
- Chiến lược
- như vậy
- đủ
- hệ thống
- hệ thống
- Hãy
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- phân loại
- nhóm
- thử nghiệm
- Kiểm tra
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Kia là
- điều này
- Thông qua
- đến
- cấp cao nhất
- Tổng số:
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- biến đổi
- Đi du lịch
- đúng
- Sự thật
- hai
- kiểu
- thường
- độc đáo
- không mong muốn
- tải lên
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Kinh nghiệm người dùng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- Quý báu
- giá trị
- phiên bản
- Video
- Video
- Xem
- Bạo lực
- tầm nhìn
- Truy cập
- Giọng nói
- khối lượng
- đi bộ
- muốn
- là
- we
- web
- các dịch vụ web
- là
- khi nào
- cái nào
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- từ
- Công việc
- quy trình làm việc
- đang làm việc
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet